基于深度特征学习的免校准室内定位方法.pdf
深度特征学习是一种基于机器学习的技术，旨在从数据中自动提取有用的特征。深度特征学习技术可以应用于各种领域，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在室内定位领域，基于深度特征学习的方法可以解决异构设备带来的接收信号强度（RSS）差异和定位精度偏移的问题。
基于深度特征学习的免校准室内定位方法可以分为离线阶段和在线阶段。离线阶段，原始指纹库经过最强接入点（Access point，AP）分类和普氏分析（Procrustes analysis）处理，获取标准化子指纹库。然后，采用堆叠降噪自编码器（Stacked denoising autoencoder，SDAE）学习标准化子指纹库，获取深度特征指纹，构建深度特征子指纹库。
在线阶段，利用与离线阶段相同的指纹处理方法，挖掘待定位点 RSS 数据的深度特征，然后采用加权最近邻算法（Weighted k-nearest neighbor，WKNN）与深度特征子指纹库匹配，获得估计的位置。
该方法的优点是可以提高定位的准确性和鲁棒性。在实验中，该方法使用四种异构类型的手机进行实验，结果表明，该方法提高了定位的准确性和鲁棒性，定位精度分别有 5.9% 和 12.5% 的提升。
深度特征学习在室内定位领域的应用可以解决异构设备带来的问题，提高定位的准确性和鲁棒性。这种方法可以广泛应用于智能家居、智能建筑、智能交通等领域，提高人们的生活质量和工作效率。
关键词：WiFi 位置指纹；室内定位；异构设备；堆叠降噪自编码器；深度特征子指纹库
在这篇论文中，作者提出了基于深度特征学习的免校准室内定位方法，解决了异构设备带来的问题，提高了定位的准确性和鲁棒性。该方法可以广泛应用于智能家居、智能建筑、智能交通等领域，提高人们的生活质量和工作效率。
深度特征学习是一种基于机器学习的技术，旨在从数据中自动提取有用的特征。深度特征学习技术可以应用于各种领域，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在室内定位领域，基于深度特征学习的方法可以解决异构设备带来的接收信号强度（RSS）差异和定位精度偏移的问题。
基于深度特征学习的免校准室内定位方法可以解决异构设备带来的问题，提高定位的准确性和鲁棒性。该方法可以广泛应用于智能家居、智能建筑、智能交通等领域，提高人们的生活质量和工作效率。
